崔锋哲,王秀坤,滕弘飞,2

(1.大连理工大学计算机科学与技术学院,辽宁 大连 116024;2.大连理工大学机械工程学院,辽宁 大连 116024)



双系统合作式协同进化算法求解不可分解函数

崔锋哲1,王秀坤1,滕弘飞1,2

(1.大连理工大学计算机科学与技术学院,辽宁 大连 116024;2.大连理工大学机械工程学院,辽宁 大连 116024)

针对不可分解函数求解问题,基于合作式协同进化(cooperative co-evolutionary,CC)框架,发展一种双系统协同进化算法。该算法给出一种双系统A,B的 CC框架新结构形式及其相应的协调机制,以增加算法的多样性和收敛性;给出双系统A,B各自求解的两种算法，例如差异进化、改进粒子群算法选择原则和匹配方式,使该两种算法具互补性,并且与双系统A,B各自角色相匹配，目的是提高基于CC框架双系统算法的计算性能。经不可分解函数集(维数D=1 000)测试表明,本文算法计算性能(计算精度和标准差)与其他3种典型算法相比,对于其中某些函数求解占优,总体上4种算法对函数集的求解各有所长,具有互补性。

不可分解函数优化; 合作式协同进化; 双系统框架; 现代启发式算法; 算法选择和匹配

0　引　言

不可分解函数优化问题的工程背景之一是复杂耦合工程系统优化和控制问题,该问题研究有助于揭示复杂耦合系统问题的本质,开拓求解思路、方法及其应用,这是一个重要而又难解问题。单纯用现代启发式算法(进化算法和群智能算法)求解困难。近年来,用文献[1]提出的合作式协同进化算法(cooperative co-evolutionary algorithm,CCEA)的协同进化 (cooperative co-evolutionary,CC)框架和其他综合算法求解该问题取得了重大进展[2-4]。……